Validation of an Magnetic Resonance Imaging Acquisition and Review Protocol for Alzheimer's Disease and Related Disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Magnetic resonance imaging (MRI) of the brain allows for the identification of structural lesions typical of Alzheimer's disease (AD), the main cause of dementia. However, to have a clinical impact, it is imperative that acquisition and reporting of this MRI-based evidence be standardized, ensuring the highest possible reliability and reproducibility. Our objective was to validate a systematic radiological MRI acquisition and review process in the context of AD. METHODS: We included 100 individuals with a suspicion of dementia due to AD for whom MRI were acquired using our proposed protocol of clinically achievable acquisitions and used a unified reading grid to gather semi-quantitative evidence guiding diagnostic. MRIs were read by 3 raters with different experience levels. Interrater reliability was measured using Cohen's kappa statistic. RESULTS: Interrater reliability average for lesions occupying space, hemorrhage, or ischemia, was respectively 0.754, 0.715, and 0.501. Average reliability of white matter hyperintensity burden (Fazekas), global cortical atrophy, and temporal lobe atrophy (Scheltens) scales was 0.687, 0.473, and 0.621 (right)/0.599 (left), respectively. The kappas for regional cortical atrophy (frontal, parietal, occipital, temporal, and posterior cingulum) varied from 0.281-0.678. The average MRI reading time varied between 1.43-5.22 minutes. CONCLUSIONS: The presence of space occupying lesions, hemorrhagic or ischemic phenomena, and radiological scales have a good interrater reproducibility in MRI. Coupled with standardized acquisitions, such a protocol should be used when evaluating possible dementias, especially those due to probable AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,474 | 0,480 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».